論文の概要: Source Free Domain Adaptation of a DNN for SSVEP-based Brain-Computer Interfaces

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.17403v1
• Date: Sat, 27 May 2023 08:02:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-05-30 19:35:20.799202
• Title: Source Free Domain Adaptation of a DNN for SSVEP-based Brain-Computer Interfaces
• Title（参考訳）: SSVEPを用いた脳-コンピュータインタフェースのためのDNNのソースフリードメイン適応
• Authors: Osman Berke Guney, Deniz Kucukahmetler and Huseyin Ozkan
• Abstract要約: 本稿では、定常視覚誘発電位(SSVEP)に基づく脳-コンピュータインタフェース(BCI)スペルに対するソースフリードメイン適応法を提案する。 提案手法は,ベンチマークおよびBETAデータセット上で201.15ビット/分,145.02ビット/分ITRを印加する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.0595138995552746
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper presents a source free domain adaptation method for steady-state visually evoked potential (SSVEP) based brain-computer interface (BCI) spellers. SSVEP-based BCI spellers help individuals experiencing speech difficulties, enabling them to communicate at a fast rate. However, achieving a high information transfer rate (ITR) in the current methods requires an extensive calibration period before using the system, leading to discomfort for new users. We address this issue by proposing a method that adapts the deep neural network (DNN) pre-trained on data from source domains (participants of previous experiments conducted for labeled data collection), using only the unlabeled data of the new user (target domain). This adaptation is achieved by minimizing our proposed custom loss function composed of self-adaptation and local-regularity loss terms. The self-adaptation term uses the pseudo-label strategy, while the novel local-regularity term exploits the data structure and forces the DNN to assign the same labels to adjacent instances. Our method achieves striking 201.15 bits/min and 145.02 bits/min ITRs on the benchmark and BETA datasets, respectively, and outperforms the state-of-the-art alternative techniques. Our approach alleviates user discomfort and shows excellent identification performance, so it would potentially contribute to the broader application of SSVEP-based BCI systems in everyday life.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、定常視覚誘発電位(SSVEP)に基づく脳-コンピュータインタフェース(BCI)スペルに対するソースフリードメイン適応手法を提案する。 ssvepベースのbciスペラは、発話困難を経験する個人を助け、高速でコミュニケーションを可能にする。 しかし,現在の方法では,高情報伝達率(ITR)を実現するには,システムを使用する前に広い校正期間を必要とするため,新規ユーザの不快感が生じる。 我々は、新しいユーザ(ターゲットドメイン)のラベル付きデータのみを使用して、ソースドメイン(ラベル付きデータ収集のための以前の実験の参加者)のデータに事前トレーニングされたディープニューラルネットワーク(DNN)を適用する方法を提案する。 この適応は、自己適応と局所正規性損失項からなるカスタム損失関数を最小化する。 自己適応項は擬似ラベル戦略を使い、新しい局所規則項はデータ構造を利用してDNNに同じラベルを隣接インスタンスに割り当てるよう強制する。 ベンチマークとベータデータセットでそれぞれ201.15ビット/minと145.02ビット/minのitrを達成し、最先端の代替技術よりも優れています。 提案手法は,ユーザの不快感を軽減し,優れた識別性能を示すため,日常生活におけるSSVEPベースのBCIシステムの普及に寄与する可能性がある。

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